Журнал «Современная Наука»

Применение нейронных эхо-сетей для решения задачи прогнозирования временных рядов

Шелоник Антон Александрович (Магистрант, МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Смирнов Артём Сергеевич (Магистрант, МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Калистратов Алексей Павлович (Магистрант, МГТУ им. Н.Э. Баумана)

Колдобский Владислав Игоревич (Магистрант, МГТУ им. Н.Э. Баумана)

В статье описана архитектура эхо-сетей, рекуррентных нейронных сетей. Нейронные эхо-сети (НЭС) позволяют эффективно предсказывать последовательность значений временного ряда. Обладая невысокой вычислительной сложностью на этапе обучения, НЭС показывает результаты, сильно зависящие от начальных значений, заданных случайным образом. Рассматривается методика устранения проблемы зависимости результатов. Предлагается использование многослойной архитектуры и генетического алгоритма для подбора гиперпараметров сети. Производится сравнение результатов работы НЭС с нейронными сетями другой архитектуры.

Ключевые слова:нейронная сеть, архитектура нейронных сетей, прогнозирование временных рядов

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Шелоник А. А., Смирнов А. С., Калистратов А. П., Колдобский В. И. Применение нейронных эхо-сетей для решения задачи прогнозирования временных рядов // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2017. -№05. -С. 70-74

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"